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  <title>出题思路 | 工作参考、思考及总结</title>
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  <meta name="description" content="软件部分出题思路0. 讨论记录2019年4月9日 下午2点讨论记录  讨论结论：  出题方向有数据采集、数据分析、数据展现三个方面。  数据采集方向具体内容： 结合具体产线采集数据并展示数据监控效果； 第1年可以从PLC采集数据；第2年加入机器视觉图像数据；第3年可以进一步加入传感器等数据采集。 评价标准：结合产线运行情况，评价监控数据采集的准确性等。 行动计划： 在产线设计PLC程序时，需要确定">
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<meta property="og:description" content="软件部分出题思路0. 讨论记录2019年4月9日 下午2点讨论记录  讨论结论：  出题方向有数据采集、数据分析、数据展现三个方面。  数据采集方向具体内容： 结合具体产线采集数据并展示数据监控效果； 第1年可以从PLC采集数据；第2年加入机器视觉图像数据；第3年可以进一步加入传感器等数据采集。 评价标准：结合产线运行情况，评价监控数据采集的准确性等。 行动计划： 在产线设计PLC程序时，需要确定">
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<meta name="twitter:description" content="软件部分出题思路0. 讨论记录2019年4月9日 下午2点讨论记录  讨论结论：  出题方向有数据采集、数据分析、数据展现三个方面。  数据采集方向具体内容： 结合具体产线采集数据并展示数据监控效果； 第1年可以从PLC采集数据；第2年加入机器视觉图像数据；第3年可以进一步加入传感器等数据采集。 评价标准：结合产线运行情况，评价监控数据采集的准确性等。 行动计划： 在产线设计PLC程序时，需要确定">
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        <section id="main"><article id="post-出题思路" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
  <div class="article-meta">
    <a href="/2019/03/08/出题思路/" class="article-date">
  <time datetime="2019-03-08T08:18:05.000Z" itemprop="datePublished">2019-03-08</time>
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    <h1 class="article-title" itemprop="name">
      出题思路
    </h1>
  

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        <h1 id="软件部分出题思路"><a href="#软件部分出题思路" class="headerlink" title="软件部分出题思路"></a>软件部分出题思路</h1><h2 id="0-讨论记录"><a href="#0-讨论记录" class="headerlink" title="0. 讨论记录"></a>0. 讨论记录</h2><p>2019年4月9日 下午2点讨论记录</p>
<p><img src="D:\work\code\doc\source\_posts\2019-03-08-出题思路\2019-04-09.png" alt="1554813215281"></p>
<p>讨论结论：</p>
<ol>
<li>出题方向有数据采集、数据分析、数据展现三个方面。 </li>
<li><strong>数据采集方向具体内容：</strong><ol>
<li>结合具体产线采集数据并展示数据监控效果；</li>
<li>第1年可以从PLC采集数据；第2年加入机器视觉图像数据；第3年可以进一步加入传感器等数据采集。</li>
<li>评价标准：结合产线运行情况，评价监控数据采集的准确性等。</li>
<li>行动计划：<ul>
<li>在产线设计PLC程序时，需要确定可以采集的信号</li>
<li>让天泽提出库卡的方案。</li>
</ul>
</li>
</ol>
</li>
<li>数据分析部分具体内容：<ol>
<li>可以不基于产线产品来做。</li>
<li>我们来开发的过程：<ol>
<li>数据集：从天泽、东华、及同济或<strong>西门子、申信</strong>来找数据；</li>
<li>数据预处理：对找来的数据集做数据的缺失处理，以便可以在比赛时考察考生对数据的预处理。 </li>
<li>数据生成：需要确保生成数据的质量。 </li>
<li>模型引入：可以基于jupyter来扩展。</li>
</ol>
</li>
</ol>
</li>
</ol>
<h2 id="1、原则"><a href="#1、原则" class="headerlink" title="1、原则"></a>1、原则</h2><ul>
<li>尽量从真实的业务应用场景出发来考虑</li>
<li>最好有企业部分的真实应用数据,比如通过新昇等获取其部分脱敏数据。</li>
</ul>
<h2 id="2-思考方式"><a href="#2-思考方式" class="headerlink" title="2. 思考方式"></a>2. 思考方式</h2><table>
<thead>
<tr>
<th>流程</th>
<th>说明</th>
<th>我们需要做的工作</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>背景/问题定义</td>
<td>真实的应用场景中需要解决的问题,这些问题需要用数据的思路解决</td>
<td><strong>定义若干应用场景</strong></td>
</tr>
<tr>
<td>测量</td>
<td>能够将业务需求转换为数据问题</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>解决方案</td>
<td>采集数据–&gt;分析数据–&gt;验证分析结果–&gt;展示结果</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2 id="3、软件部分出题类型"><a href="#3、软件部分出题类型" class="headerlink" title="3、软件部分出题类型"></a>3、软件部分出题类型</h2><h3 id="a、数据采集存储"><a href="#a、数据采集存储" class="headerlink" title="a、数据采集存储"></a>a、数据采集存储</h3><p>​    全面的数据感知是智能制造的基础。工业大数据有多种来源，考察通过API和OPCUA等协议获取数据，并集成存储的能力，偏操作。</p>
<blockquote>
<ol>
<li>背景介绍<ol>
<li>我们的数据有哪些，各自获取的方式</li>
</ol>
</li>
<li>编程获取数据</li>
<li>以合适的方式存储数据</li>
</ol>
</blockquote>
<h3 id="b、大数据建模分析"><a href="#b、大数据建模分析" class="headerlink" title="b、大数据建模分析"></a>b、大数据建模分析</h3><p> 通过建模分析找出问题发生的原因；或预测未来事件的发生。</p>
<blockquote>
<ol>
<li>真实企业的典型问题，主要借助他们的应用场景出题。数据量不用太大。</li>
<li></li>
</ol>
</blockquote>
<h3 id="c、大数据可视化设计开发"><a href="#c、大数据可视化设计开发" class="headerlink" title="c、大数据可视化设计开发"></a>c、大数据可视化设计开发</h3><p>大数据可视化通过对现有问题的可视化描述，可以辅助人们发现问题。</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">* 综合展示智能制造的全貌；</span><br><span class="line">* 分主题展示：订单、设备、质量、OEE等</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<h2 id="4、数据仿真及分发服务"><a href="#4、数据仿真及分发服务" class="headerlink" title="4、数据仿真及分发服务"></a>4、数据仿真及分发服务</h2><p>我们可以做的是数据仿真生成及分发服务，为比赛提供技术支撑。</p>
<ul>
<li>考生利用我们的数据接口编程获取数据，数据类型有：<ul>
<li>用于数据采集和可视化设计开发<ul>
<li>基础数据：人员、班次、设备、物料BOM、生产工艺、质量标准。</li>
<li>设备详细数据： 运行状态（启动、停止）、物理量数据（振动、转速、电压、电流、温度）、故障报警数据</li>
<li>生产制造方面：订单、生产计划、物料需求计划、调度排程、加工流转、质量检测数据</li>
<li>其他方面：供应商、物流、品质追溯等</li>
<li>问题：如何构建上述基本数据？从我们实验室已有的数据来模拟构建； 构建一个模拟工厂让其自动生成数据。</li>
</ul>
</li>
<li>用于建模分析<ul>
<li>基于真实的数据集模拟生成，可以有如下的场景<ul>
<li>产品质量检测</li>
<li>设备运行维护</li>
<li>能耗优化</li>
<li>排产调度优化</li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
</ul>

      
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    <a href="/2019/03/13/项目申请书大纲/" id="article-nav-newer" class="article-nav-link-wrap">
      <strong class="article-nav-caption">Newer</strong>
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          项目申请书大纲
        
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    </a>
  
  
    <a href="/2019/01/22/大数据平台实施方案——大纲/" id="article-nav-older" class="article-nav-link-wrap">
      <strong class="article-nav-caption">Older</strong>
      <div class="article-nav-title">大数据平台实施方案——大纲</div>
    </a>
  
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          </li>
        
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